山地叶面积指数反演理论、方法与研究进展

作者：江海英,贾坤,赵祥,魏香琴,王冰,姚云军,张晓通,江波

摘要：叶面积指数LAI(Leaf Area Index)是表征叶片疏密程度和冠层结构特征的重要植被参数,在气候变化、作物生长模型以及碳、水循环研究中发挥着重要作用。遥感是获取区域及全球尺度LAI的一个重要手段,当前LAI产品主要基于遥感数据反演得到,但是多数LAI产品算法并未考虑地形特征的影响,导致山地LAI遥感反演精度不确定性大。提高山地LAI遥感反演精度亟需考虑地形因子对冠层反射率的影响,其中山地冠层反射率模型和遥感数据地形校正是提升山地LAI遥感反演精度的关键。本文围绕山地LAI遥感反演理论与方法,综合分析了国内外山地冠层反射率模型和地形校正模型的研究进展,总结了目前山地LAI遥感反演存在的问题,并讨论了未来研究的发展趋势。

发文机构：北京师范大学地理科学学部遥感科学国家重点实验室 北京师范大学北京市陆表遥感数据产品工程技术研究中心 中国科学院空天信息创新研究院

关键词：遥感光学遥感叶面积指数地形校正山地冠层反射率模型DEMremote sensingoptical remote sensingLAItopographic correctionmountain canopy reflectance modelDEM

分类号： S51[农业科学—作物学]